研究组合预测方法在电力负荷预测中的应用

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1、研究组合预测方法在电力负荷预测中的应用（广东电网有限责任公司东莞风岗供电分局广东东莞523000）摘要：组合预测方法是一种性能优越的预测方法，建立了三种不同的组合预测模型，对我国电力负荷进行了预测。关键词：组合预测；电力负荷1八一、刖目电力负荷预测是电力生产和发展的基木依据，目前没有任何一种方法能保证任何情况下都获得满意的预测结果。因此，在做具体规划时往往先同时采用几种方法进行预测，再将不同的预测结果加以比较。二、概述电力负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件和社会影响的条件下，研究或利用一套能系统地处理过去与未

2、来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的前提下，确定未来某特定时刻的负荷数值。实际工作中，无论是制订电力系统规划还是实现电力系统的经济调度和运行自动化,进行相应负荷预测都是必不可少的。电力负荷预测的方法众多，每种预测模型都有自己的适用范围，很难适用于所有情况，因此探索组合预测己经成为学者们的共识。组合预测就是通过建立一个组合预测模型，把多种预测方法得到的预测结果进行综合，以得到一个较窄的取值范围供分析与决策使用。由于组合预测模型能够较大限度地利用各种预测样木信息，比单个预测模型考虑问题更系统、更全面，因而能够有效地减少单个预测模型过程中一些

3、环境随机因素的影响，从而提高预测精度。三、电力负荷预测方法早期常用的负荷预测方法主要有趋势分析法、回归分析法、指数平滑法等，但预测精度低，且不具有自适应和自学习能力。近年来研究多集中于将人工智能方法用于负荷预测中，主要有灰色模型法、人工神经网络法、专家系统预测法、小波分析预测法、支持向量机等。1、趋势分析法趋势分析法根据己有的历史资料拟合出一条能反映负荷本身增长趋势的曲线，并按此曲线来估计未来某时刻的负荷预测值。该方法简单，计算速度快，但不能考虑气候等因素对负荷的影响。2、冋归分析法冋归分析法是通过对历史数据的分析，探索经济、社会发展与电

4、力负荷的内在联系，并根据地区规划推算电力负荷。该方法不仅依赖于模型的准确性,更依赖于影响因子其本身预测值的准确度。3、指数平滑法指数平滑法是用以往的历史数据的指数加权组合来直接预报时间序列的将来值。该方法模型简单、计算方便，且需要贮存的数据少，但负荷预测的准确度很大程度上依赖于模型及平滑系数的选择。4、人工神经网络法人工神经网络通过多个神经元的相互连接，在输入和输出之间构成了一个复杂的非线性系统。神经网络具奋很好的函数逼近能力，可以方便地计入温度、天气、湿度等外界因素对电力负荷的影响。四、组合预测层次分析结构1、概述在层次分析法中有3个层

5、次体系：S标层、准则层、方案层。2、目标层该方法中的电力负荷综合预测的决策0标是得到更满意的预测结果。3、准则层准则层可看作是子0标层。每一个准则是一个影响总0标的因子，但是影响的程度是不同的。另外，方案层中的每种方案对准则层的影响也不同。(1)准则1:对历史数据的最高拟和精度。这个0标与每个数学模型中的最优0标是一致的。(2)准则2:与未来经济发展的协调性。该因子如包括未来工业结构的政府规划和经济发展将会不同程度影响预测结果等。(3)准则3:各预测方法对实际状况的适应性。不同的预测方法适用于不同的区域，如：弹性系数法就不能用于一个新的发

6、展中的地区。(4)准则4:预测结果的可信度。不同的单一预测方法的预测结果大相径庭，所以专家和预测者的经验通常都用来确认哪个方法更合适或更可靠。4、方案层方案层为可供选择的实现目标的各种措施、决策方案等。如冋归分析法、趋势外推法、单耗法等。当已知每个方案的组合权重和结果时，就可以计算出组合预测结果。五、组合预测方法组合预测模型将多种预测方法所得预测值加权平均，得到最终结果。提出了一种基于诱导有序加权平均算子的短期负荷最优组合预测方法，针对冋一种方法在不同时刻的预测效果不同，在某一吋刻按单项方法预测精度的高低进行冇效赋权。组合预测方法的关键在

7、于如何确定所选单一模型的权重系数。组合预测模型可分为：不变权重组合模型和变权重组合模型。不变权重组合模型也叫传统组合预测模型，该方法过分依赖某种特定的预测方法。而变权重组合模型的权重系数是随吋间变化的函数，能综合利用各模型特点，结果更为准确。0前常用的确定权重系数的方法有等权平均法、方差优选法、线性规划法等。1、方差-协方差优先组合预测法当我们能了解到各预测值的预测精度的情况下，就应采用加权平均的方法，对较精确的预测值赋以较大的权重，精度低的赋以较小的权重。方差-协方差优先组合预测法就是这样的固定权方法，这种方法理论上得到最佳的权系数组合

8、，如果这个权值可以保持稳定，则此方法就有较大的稳定性。但是在实际情况下权值常不稳定，因此有局限性。设fl,f2是关于f的无偏预测值，fc是加权平均的组合预测值。预测误差分别为el，e2和ec，